• 现实与模型网络中的友谊悖论;
• 多个市场之间的交易者偏好分散：市场共存与单一市场优势;
• 调查Goodreads挑战对个人阅读习惯的影响;
• 紧凑型氘T中子发生器的中子共振传输分析;
• 通过基于弱监督学习的新闻，发布者和用户的信誉来早期检测虚假新闻;
• 讨论过热期间在线社会网络中用户动态的低频模式的增加;
• 至2030年及以后的全球可持续发展途径;
• 相遇/连结格上的离散信号处理;
• 基于图的与COVID-19相关的不限成员名额调查;
• 连接图分区的经验抽样用于重新划分;
• 有争议的非聚合在线讨论的语篇解析;

现实与模型网络中的友谊悖论

原文标题： The friendship paradox in real and model networks

地址： http://arxiv.org/abs/2012.03991

作者： George T. Cantwell, Alec Kirkley, M. E. J. Newman

摘要： 友谊悖论是这样一种观察，即任何网络中节点的邻居的度数平均都将大于节点本身的度数。通常来说，您的朋友比您拥有更多的朋友。在本文中，我们开发了友谊悖论的数学理论，无论是在一般模型模型网络还是特定模型网络上，它不仅关注平均行为，而且关注平均值的变化，并使用生成函数方法来计算关注数量的完整分布。我们将理论的预测结果与对大量实际网络数据集的测量结果进行比较，并得出了很好的一致性。我们还为广义友谊悖论开发了等效的理论，该理论将度数以外的节点的特征与其邻居的特征进行比较。

多个市场之间的交易者偏好分散：市场共存与单一市场优势

原文标题： Fragmentation in trader preferences among multiple markets: Market coexistence versus single market dominance

地址： http://arxiv.org/abs/2012.04103

作者： Robin Nicole, Aleksandra Alorić, Peter Sollich

摘要： 技术的进步导致交易场所数量和类型的增加以及交易商品的多样化。这些变化再次强调了理解市场竞争影响的重要性：交易场所的激增和竞争的加剧会导致一个市场的主导地位或多个市场的共存吗？在本文中，我们以零情报交易者的程式化模型解决这些问题，他们在三个可用市场中的哪个进行反复决策。我们通过数值和分析方式对模型进行分析，发现控制交易者决策的参数-内存长度和选择强度，例如决策基于过去的成功有多强-区分交易者的合并和分散稳态之间的关键区别。只有当学习能力太弱且交易者随机选择或市场相同时，这三个市场才与交易者的平等份额共存。在后一种情况下，交易者的数量分散在整个市场中。对于带有不同偏见的更一般的市场案例，我们注意到市场支配地位是更典型的情况。这些结果很有趣，因为以前发现市场的强烈分化或交易者需求的异质性是市场共存的必要条件。相反，我们表明，这些状态可以简单地作为最初同质交易者群体的共同适应而出现。

调查Goodreads挑战对个人阅读习惯的影响

原文标题： Investigating the effects of Goodreads challenges on individuals reading habits

地址： http://arxiv.org/abs/2012.03932

作者： Yasaman Jafari, Nazanin Sabri, Behnam Bahrak

摘要： 与他人共享我们的目标并为我们自己设置公共挑战是许多讨论的中心。这项研究研究了阅读挑战，多年来参与挑战的方式以及他们如何影响用户阅读效率。为此，我们分析具有年度挑战功能的社交书籍目录网站Goodreads。我们进一步表明，性别是成功人士应对挑战的重要因素。此外，我们调查了参与阅读挑战与人们阅读的书籍数量之间的关联。

紧凑型氘T中子发生器的中子共振传输分析

原文标题： Neutron Resonance Transmission Analysis with a Compact Deuterium-Tritium Neutron Generator

地址： http://arxiv.org/abs/2012.03937

作者： Ethan A. Klein, Farheen Naqvi, Jacob E. Bickus, Hin Y. Lee, Robert J. Goldston, Areg Danagoulian

摘要： 中子共振传输分析（NRTA）是一种谱技术，它利用超热范围中子的共振吸收来推断物体的同位素组成。这种谱技术与科学和核安全的许多传统领域相关。 NRTA过去利用大型，昂贵的加速器设备来获得精确的中子束，从而大大限制了其适用性。在这项工作中，我们描述了一系列的NRTA实验，其中我们使用了一种紧凑的低成本氘（（DT）中子发生器来产生短中子束（2.6μm），以及一个 ^ 6 Li玻璃中子探测器。来自五个元素（银，镉，钨，铟和 ^ 238 U）的飞行时间谱数据清楚地显示了1-30 eV范围内的相应吸收线。实验证明了NRTA在这种简化配置中的适用性，并证明了这种紧凑，低成本方法的可行性。这可以大大拓宽NRTA的适用范围，并使其在材料科学，核工程和军备控制等许多领域具有实用性和适用性。

通过基于弱监督学习的新闻，发布者和用户的信誉来早期检测虚假新闻

原文标题： Early Detection of Fake News by Utilizing the Credibility of News, Publishers, and Users Based on Weakly Supervised Learning

地址： http://arxiv.org/abs/2012.04233

作者： Chunyuan Yuan, Qianwen Ma, Wei Zhou, Jizhong Han, Songlin Hu

摘要： 假新闻的传播会严重影响个人声誉和公众信任。近年来，假新闻检测已经引起了极大的关注，以往的研究主要集中在从新闻内容或传播途径中寻找线索。但是，先前模型的必需功能在早期检测场景中通常不可用或不足，从而导致性能不佳。因此，早期的假新闻检测仍然是一个艰巨的挑战。从直觉上讲，来自受信任和权威来源的新闻或由许多具有良好信誉的用户共享的新闻比其他新闻更可靠。利用发布者和用户的信誉作为先前受到弱监督的信息，我们可以在大量新闻中快速定位虚假新闻，并在传播的早期阶段对其进行检测。在本文中，我们提出了一个新颖的结构感知多头注意网络（SMAN），该网络结合了新闻内容，发布者和发布者与用户之间的重新发布关系，以共同优化假新闻检测和信誉预测任务。这样，我们可以明确利用发布者和用户的信誉来进行早期的虚假新闻检测。我们在三个真实的数据集上进行了实验，结果表明SMAN可以在4小时内检测到虚假新闻，其准确率超过91％，这比最新模型要快得多。

讨论过热期间在线社会网络中用户动态的低频模式的增加

原文标题： Increase of Low-Frequency Modes of User Dynamics in Online Social Networks During Overheating of Discussions

地址： http://arxiv.org/abs/2012.04252

作者： Masaki Aida, Koichi Nagatani, Chisa Takano

摘要： 在线社会网络中的用户动态不仅对在线社区而且对现实活动都有重要影响。作为示例，我们可以提到由社会极化，回声室现象，假新闻等触发的爆炸性用户动态的发生。爆炸性用户动态共同指的是燃烧现象。基于波动方程的在线社会网络模型（称为振荡模型）是一种理论模型，用于描述在线社会网络中的用户动态。此模型可用于理解爆炸性用户动态（例如，火焰）的发生与社会网络的结构之间的关系。但是，由于振荡模型是作为纯粹的关于社会网络的理论结构引入的，因此有必要确认该模型是否正确描述了真实现象。在本文中，我们首先展示了一种基于振荡模型的预测，其中，当在线社会网络中的用户活动增加时，用户动态的低频振荡模式将占主导地位。为了用实际数据验证预测结果，我们对电子公告板上站点的日志数据和Google趋势搜索词的频率数据进行了谱分析。结果支持良好，从而验证了该理论的预测。

至2030年及以后的全球可持续发展途径

原文标题： Global pathways to sustainable development to 2030 and beyond

地址： http://arxiv.org/abs/2012.04333

作者： Enayat A. Moallemi, Sibel Eker, Lei Gao, Michalis Hadjikakou, Jan Kwakkel, Patrick M. Reed, Michael Obersteiner, Brett A. Bryan

摘要： 迄今为止，在雄心勃勃的2030年全球可持续发展议程方面取得的进展有限，COVID-19流行病的动荡将进一步加剧对实现可持续发展目标（SDG）的重大挑战。在这里，我们进行了基于模型的全球综合评估，以描绘出到2030年，2050年和2100年实现36项有时限的，以科学为依据的目标的替代路径。我们表明，到2030年，不可能共同实现社会经济和环境目标，即使是在最乐观的路径和最不雄心勃勃的目标下。尽管如此，人类仍然可以通过绿色复苏途径避免地球系统的不稳定并在2030年之后增加社会经济繁荣。到本世纪中叶和末期，要实现绿色复苏，就需要使全球人口减少5％和26％，使可持续的经济发展实现32％和52％的增长，教育普及率提高10％和40％，减少全球化石能源的总产量与企业相比，减少了36％和80％，减少了7％和10％的农业用地，并通过减少了39％和50％的动物性食品（即肉和奶制品）的消费来促进健康和可持续的生活方式分别为2050年和2100年的轨迹。我们的结果表明，将这些变化结合在一起以实现到2050年和2100年实现更大，更雄心勃勃的目标，对于确保人和地球在中长期未来繁荣发展所需的变革性变革至关重要。

相遇/连结格上的离散信号处理

原文标题： Discrete Signal Processing on Meet/Join Lattices

地址： http://arxiv.org/abs/2012.04358

作者： Markus Püschel, Bastian Seifert, Chris Wendler

摘要： 格是支持见（或联接）操作的部分排序的集合，该操作返回两个元素的最大下限（最小上限）。就像图一样，格子是跨领域的基本结构，包括社会数据分析，自然语言处理，计算化学和生物学以及数据库理论。在本文中，我们介绍了离散格网信号处理（DLSP），一种由此类格网索引的数据或信号的SP框架。我们使用meet（或join）来定义移位操作，并得出相关的滤波，傅立叶基础和变换以及频率响应的概念。我们表明，晶格信号的谱继承了信号域的晶格结构，并得出了采样定理。最后，我们展示了两个原型应用：社会科学中形式概念晶格的谱分析以及组合拍卖中多集晶格的采样和维纳滤波。形式概念格是对象和属性之间关系的压缩表示。由于关系等效于二部图和超图，因此DLSP为这些结构提供了一种傅立叶分析形式。

基于图的与COVID-19相关的不限成员名额调查

原文标题： Graph-based open-ended survey on concerns related to COVID-19

地址： http://arxiv.org/abs/2012.04510

作者： Tatsuro Kawamoto, Takaaki Aoki, Michiko Ueda

摘要： COVID-19大流行是史无前例的公共卫生危机，具有广泛的社会和经济后果。我们在2020年4月至2020年8月之间使用基于图的开放式调查（GOS）框架进行了四项调查，并调查了日本公众最紧迫的关注和问题。 GOS框架是两个传统调查框架的混合，允许受访者以自由格式发布其意见，随后可以像其他多项选择调查一样，将其用作其他受访者的选择项之一。结果，此框架生成了一个将意见和受访者联系起来的意见图。我们还可以构造带注释的意见图以实现更高的分辨率。通过对带注释的意见图进行聚类，我们揭示了响应模式的特征演变以及意见的相互联系和多面性。

连接图分区的经验抽样用于重新划分

原文标题： Empirical Sampling of Connected Graph Partitions for Redistricting

地址： http://arxiv.org/abs/2012.04564

作者： Lorenzo Najt, Daryl DeFord, Justin Solomon

摘要： 连通图分区的空间是统计模型的基础，该统计模型用作法庭案件和改革工作的证据，以分析政治分区计划。为响应重新分配应用程序的需求，研究人员在为统计物理学开发的技术的基础上，开发了遍历该空间的采样方法。在本文中，我们研究了重新划分与统计物理学之间的联系，尤其是与自我规避的散步之间的联系。我们利用避步中的相变和渐近行为知识来分析两个对Markov Chain Monte Carlo分区计划分析至关重要的问题。首先，我们研究了基于Glauber动力学的流行的马尔可夫链的混合时间，并显示了自我避免的行走相变如何与混合时间相互作用。我们研究了重新划分上下文的新因素，这些因素使图片复杂化，尤其是人口平衡要求，连通性要求和所使用的不规则图。其次，我们针对得分函数和某些称为状态对偶图的格状图，分析了典型分区计划的定性性质的鲁棒性，该图在大多数分区分析中都被用作地理区域的离散化。这有助于我们更好地理解分区计划的典型属性与政治分区分析师设计的评分功能之间的复杂关系。我们在统计物理学，马尔可夫链和政治区划的界面上给出了研究方向的结论。

有争议的非聚合在线讨论的语篇解析

原文标题： Discourse Parsing of Contentious, Non-Convergent Online Discussions

地址： http://arxiv.org/abs/2012.04585

作者： Stepan Zakharov, Omri Hadar, Tovit Hakak, Dina Grossman, Yifat Ben-David Kolikant, Oren Tsur

摘要： 在线话语通常被认为是两极分化的，没有效果。尽管提供了一些对话式的语篇解析框架，但它们自然不适合分析有争议和两极分化的讨论。受巴赫金对话主义理论的启发，我们提出了一个新颖的理论和计算框架，更适合于非融合讨论。我们重新定义了成功讨论的量度，并开发了一种新颖的话语注释模式，该模式反映了话语策略的层次结构。我们考虑了一系列分类模型-从Logistic回归到BERT。我们还会考虑各种特征类型和表示形式，例如LIWC类别，标准嵌入，会话序列和非会话性话语标记。给定标签集中的31个标签，如果我们允许每个标签使用不同的模型，则平均F得分为0.61，使用单个模型则为0.526。根据所提出的方案在讨论中进行注释所获得的令人鼓舞的结果为许多下游任务和应用铺平了道路，例如早期检测讨论轨迹，积极主持公开讨论和教师辅助机器人。最后，我们共享有争议的非聚合在线讨论的第一个标记数据集。

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